Обсуждение результатов оценок. Выявляют аномальные дисперсии Si (например, по критерию Фишера), выявляют причину аномальности и т. д. [c.77]
F-критерий Фишера определяется по формуле [c.83]
Зависимость (19) интерпретируется в линейном или нелинейном виде. Ее оптимизируют по остаточной дисперсии, критерию Фишера, коэффициентам корреляции или корреляционному отношению и по сходимости прогнозных значений с фактическими. [c.42]
Анализ проведенных расчетов по Миннефтепрому показал, что основное влияние на величину удельного расхода оказывают затраты времени на работы по проводке скважин t, Р Так, коэффициент парной корреляции Z/yz 0, 983. Это свидетельствует с достоверностью 0, 99 о наличии между ними линейной связи. Влияние же остальных двух факторов для данного объема наблюдений оказалось несущественным. Это подтвердилось и полученными значениями функции Фишера, характеризующими влияние факторов. (Методика использования критерия Фишера изложена в статье ( 1 ) этого же сборника). Соответствующее уравнение регрессии для Миннефтепрома имеет следующий вид [c.50]
Отбор значимых факторов приведенных выше уравнений регрессии осуществлялся на основе применения критерия Фишера, а коэффициенты регрессии найдены с точностью, определяемой функцией Стьюдента (3). [c.54]
Операторы 26 — 35. Проверка на возможность объединения исходных данных по типам буровых установок в одну совокупность (для построения единой модели). Производится она по критериям Фишера и Стьюдента. Условные обозначения здесь F — критерий Фишера. Критические значения Рщ, приведены в приложении (см. табл. 2) t — критерий Стьюдента. Критические значения tKp приведены в приложении (см. табл. 3). [c.71]
Операторы 86—88. Проверка надежности уравнения регрессии для объединенной совокупности с помощью, критерия Фишера. [c.75]
R2 = —пр , критерию Фишера F —--------—— , средней ошибке [c.79]
Значимость коэффициентов простой линейной регрессии (а и Ь) также может быть установлена с помощью /-критерия Стьюдента. Кроме того, адекватность однофакторной регрессионной модели можно оценить с помощью F-критерия Фишера, алгоритм которого выглядит таким образом [c.76]
Если эмпирическое, расчетное значение / -критерия окажется выше табличного (Рэ > FT), то уравнение регрессии надо признать адекватным, надежным, правомерным для использования в практических целях, поскольку чем выше величина критерия Фишера, тем точнее в уравнении связи представлена зависимость, сложившаяся между факторными и результативными показателями. [c.76]
В случаях, когда трудно обосновать форму зависимости, решение задачи можно провести по разным моделям и сравнить полученные результаты. Адекватность разных моделей фактическим зависимостям проверяется по критерию Фишера, показателю средней ошибки аппроксимации и величине множественного коэффициента детерминации, о которых речь пойдет несколько позже (см. 7.4). [c.144]
Эти сведения вводятся в ПЭВМ и рассчитываются матрицы парных и частных коэффициентов корреляции, уравнение множественной регрессии, а также показатели, с помощью которых оценивается надежность коэффициентов корреляции и уравнения связи критерий Стьюдента, критерий Фишера, средняя ошибка аппроксимации, множественные коэффициенты корреляции и детерминации. [c.145]
Следующий этап корреляционного анализа — расчет уравнения связи (регрессии). Решение проводится обычно шаговым способом. Сначала в расчет принимается один фактор, который оказывает наиболее значимое влияние на результативный показатель, потом второй, третий и т.д. И на каждом шаге рассчитываются уравнение связи, множественный коэффициент корреляции и детерминации, /""-отношение (критерий Фишера), стандартная ошибка и другие показатели, с помощью которых оценивается надежность уравнения связи. Величина их на каждом шаге сравнивается с предыдущей. Чем выше величина коэффициентов множественной корреляции, детерминации и критерия Фишера и чем ниже величина стандартной ошибки, тем точнее уравнение связи описывает зависимости, сложившиеся между исследуемыми показателями. Если добавление следующих факторов не улучшает оценочных показателей связи, то надо их отбросить, т.е. остановиться на том уравнении, где эти показатели наиболее оптимальны. [c.149]
Для того чтобы убедиться в надежности уравнения связи и правомерности его использования для практической цели, необходимо дать статистическую оценку надежности показателей связи. Для этого используются критерий Фишера (F-отношение), средняя ошибка аппроксимации ( ), коэффициенты множественной корреляции (/ ) и детерминации (D). [c.151]
Критерий Фишера рассчитывается следующим образом [c.151]
Из табл. 9.11 следует ряд выводов основным источником различия квартальных уровней импорта КНР за изучаемый период времени являлась сезонная колеблемость. Случайная колеблемость существенной роли не играла. Проверка существенности различий по критерию Фишера показала, что и тренд и сезонная колеблемость существенны, как и различия уровней в целом. Табличное значение F в несколько раз меньше фактических, так что вероятность существенности различий много ближе к единице, чем к 0,95, для которой приведены табличные значения F. Отметим, что при изучении сезонных колебаний по месячным уровням, сезонная дисперсия будет иметь (12-1) степень свободы. Сумма степеней [c.355]
Значение F-критерия Фишера [c.470]
Построенная модель на основе ее проверки по F-критерию Фишера должна быть в целом адекватна и все ее коэффициенты регрессии значимы. Такая модель может быть использована для принятия решений к осуществлению прогнозов. [c.121]
Блок 16 — оценка адекватности уравнения регрессии с помощью F-критерия Фишера. Для сравнения расчетного значения F с допустимым Fa fj предусмотрен нормативно-справочный массив В 121. [c.176]
Связь между F-критерием Фишера и J-статистикой Стьюдента выражается равенством [c.8]
Постройте таблицу дисперсионного анализа для расчета значения F-критерия Фишера. [c.32]
Оцените качество модели, определив ошибку аппроксимации, индекс корреляции и F-критерий Фишера. [c.32]
Оцените значимость уравнения рефессии через F-критерий Фишера. Сделайте выводы. [c.34]
Фактическое значение F-критерия Фишера составило 45. [c.34]
Оцените значимость каждого уравнения регрессии с помощью F-критерия Фишера. [c.35]
Оцените с помощью F-критерия Фишера статистическую надежность результатов регрессионного моделирования. По значениям характеристик, рассчитанных в пп. 4, 5 и данном пункте, выберите лучшее уравнение регрессии и дайте его обоснование. [c.38]
Значимость полученных регрессионных моделей (20) — (22) проверяли с помощью статистического критерия Фишера F, по критерию Стьюдента и по критерию аост/<т - [c.83]
После выбора типа уравнения и расчета его параметров следует проверка выбранной функции на адекватность. Сущность этогог этапа заключается в том, адекватно ли характеризует выбранная функция развитие исследуемого экономического явления и нет ли среди факторов таких, которые можно исключить из-за незначительности в изучении данного явления. Для исследования используют коэффициент детерминации и критерий Фишера. [c.81]
Для проверки гипотезы о несущественности различий между средними абсолютными изменениями по подпериодам Л,, Д2. М. С. Каяйкина предложила проверять существенность их различий попарно по -критерию Стьюдента. Затем методика была дополнена и усовершенствована А. И. Манеллей, предложившим проверять существенность всех различий сразу по критерию Фишера. [c.328]
Используется F-критерий Фишера для определения критического значения — FKp при k = т, ki = п т. Вычисленное критическое значение сравнивается с фактическим значением Fr. Если Fr > FKp, величина R признается существенной. Величина FKp вычисляется с помощью встроенной функции РРАСПРОБР. [c.468]
Гипотеза о равенстве дисперсий двух нормально распределенных совокупностей, как известно (см., например, [12]), проверяется с помощью критерия Фишера—Снедекора. [c.160]
М103. Расчет F-критерия Фишера, ко эффициента вариации и коэффициента множественной корреляции [c.35]
Блок 9 — оценка адекватности вида функции по величине F-критерия Фишера. Расчетное значение F-критерия сравнивается с допустимым значением Р,, , которое определяется по таблице F-распределения в зависимости от заданной вероятности ошибки а и числа степеней свободы числителя f, и знаменателя f2- Таблица предусмотрена нормативно-справочным массивом В121. [c.174]
Проверка гипотезы о равенстве исправленных дисперсий производилась по критерию Фишера — Снедекора. из условия [c.173]
F-me m - оценивание качества уравнения регрессии - состоит в проверке гипотезы Яо о статистической незначимости уравнения регрессии и показателя тесноты связи. Для этого выполняется сравнение фактического F, и критического (табличного) F значений F-критерия Фишера. Р определяется из соотношения значений факторной и остаточной дисперсий, рассчитанных на одну степень свободы [c.7]